Die Gutbettwalzenmühle wird heute in vielen Industriezweigen zur Mahlung spröder Stoffe eingesetzt. Sie zeichnet sich durch eine energieeffiziente Arbeitsweise aus und stellt eine Alternative zu herkömmlichen Zerkleinerungsmaschinen, wie Kugel- und SAG-Mühlen, dar. In der Vergangenheit kam es durch Schäden an den Walzenoberflächen zu Problemen mit der Betriebssicherheit dieser Maschinen. Hervorgerufen werden die Schäden u.a. durch punktuelle Überlastungen der Walzenoberfläche, die durch im Gutbett eingelagerte grobe Einzelpartikel verursacht werden können. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurden Versuche mit einer hydraulischen Stempelpresse zur Ermittlung der Walzenbelastung von Gutbettwalzenmühlen durchgeführt und der Einfluss verschiedener Maschinen-, Verfahrens- und Materialparameter untersucht. Auf der Grundlage des Versuchsprogramms wird eine Modellbetrachtung zur Walzenbelastung durchgeführt, mit deren Hilfe auf das Lastkollektiv aus der Gutbett- und Einzelkornbelastung geschlossen werden kann.

An LKW-Achsen werden hohe Anforderungen an Sauberkeit und Lackhaftung gestellt. Lackbenetzungsstörende Substanzen (LBS) müssen deshalb vor dem Lackierprozess entfernt werden. Ohne eine inlinefähige 100%-Kontrolle auf LBS können die Qualitätsanforderungen nicht erreicht werden. Am Beispiel einer inlinefähigen Detektion von LBS wird auf die Vorgehensweise bei F&E-Projekten des Fraunhofer IVV eingegangen: Anpassung des Messsystems an den Anwendungsfall, Erprobung der Messung am realen Objekt, Erstellung von Konzepten zur Umsetzung der Mess- und Kontrollaufgabe, Integration des Detektionsmoduls in die Fertigungslinie

This study examines the ecological impact of exemplary processes for the feedstock recycling of waste fractions. It is shown that the material process efficiency of gasification and pyrolysis has a low impact on the greenhouse gas balance in the short term, but that high product yields are necessary in the long term to avoid an increasing climate impact. In a systemic context, different process routes of syngas and pyrolysis oil utilization are compared, and their efficiency and quantitative potential for greenhouse gas reduction compared to electricity-based alternatives of process direct heating of conventional processes and electrolysis-based process chains are classified. It is shown that direct utilization options with few process steps are ecologically more efficient. Feedstock recycling shows a similar reduction potential to direct heating, while the use of electrolysis-based process chains is inefficient but necessary to achieve systemic climate neutrality.:1. Introduction and outline 1 2. Life cycle assessment methodology 5 2.1. Previous LCA investigation on feedstock recycling 7 2.2. Assessment scope 9 2.3. Attributional vs. consequential LCI modelling 11 2.4. Inventory modelling consistency 12 2.5. Prospective technology assessment 13 2.6. Conclusions for the applied methodology 14 3. Process description and modelling 16 3.1. Feedstock recycling technologies 18 3.1.1. Gasification 18 3.1.2. Syngas conditioning and purification 23 3.1.3. Pyrolysis 29 3.1.4. Pyrolysis oil hydroprocessing 32 3.2. Chemical production technologies 34 3.2.1. Steam cracking 35 3.2.2. Catalytic reforming 37 3.2.3. Olefin and BTX recovery 38 3.2.4. Conventional syngas production 41 3.2.5. Methanol and methanol-based synthesis 43 3.2.6. Ammonia synthesis 48 3.3. Electric power integration options 49 3.4. Conventional waste treatment processes 53 3.4.1. Mechanical biological treatment and material recovery 54 3.4.2. Waste incineration 57 3.5. Utility processes and process chain balancing 59 3.6. Electricity and heat supply modelling 65 4. Individual assessment of feedstock recycling processes 68 4.1. Goal and scope definition 68 4.2. Life cycle inventory 68 4.3. Impact assessment 72 4.4. Interpretation 80 5. System-based assessment of feedstock recycling processes 82 5.1. Goal and scope definition 82 5.2. Life cycle inventory 86 5.2.1. Utility, background system inventory and system integration 88 5.2.2. Assessment scenario definition and parameter variation 90 5.3. Impact assessment 93 5.3.1. Framework Status Quo (FSQ) 93 5.3.2. Framework Energy Integration (FEI) 99 5.4. Interpretation 106 6. Summary and conclusion 109 6.1. Results 110 6.2. Recommendations and outlook 111 References 113 Supplementary Material 136

Stabile und effiziente industrielle Reinigungsprozesse gehören zu den Schlüsseltechnologien in der heutigen komplexen Fertigung. Die Entwicklung neuer Prozessführungsstrategien, der Einsatz modernster Systeme bei der Überwachung des Reinigungserfolgs und der Prozessqualität sowie die Anpassung an die Anforderungen von Industrie 4.0 sind daher wichtige Schwerpunkte für zukünftige Reinigungstechnologien. Als Forum zum Erfahrungsaustausch und zur Diskussion neuer Ideen und Projekte zu diesen Themen - von der Prozessoptimierung über Reinigungstests mit verschiedenen Verfahren bis zur Analyse von Qualitätsproblemen – veranstalteten das Fraunhofer IVV Dresden und die Wirtschaftsförderung Sachsen GmbH (WFS) am 7. Juni 2018 die Projektwerkstatt 'Industrielle Reinigungstechnologien'. Zur Vorbereitung der Projektwerkstatt wurde eine Umfrage als Bestandteil der Anmeldung durchgeführt. In kurzen Fachvorträgen vermittelten Experten aus Forschung und Praxis einen Überblick über die neuesten Erkenntnisse und Zukunftstrends.:1. Dr. Uwe Lienig (Wirtschaftsförderung Sachsen GmbH): Industrielle Forschungsprojekte initiieren – Die Projektwerkstatt der WFS 2. Stephan Schammer (Continental Automotive GmbH): Sauberkeitskonzept bei der Continental Automotive GmbH in Limbach-Oberfrohna 3. Dr. Michael Flämmich (VACOM Vakuum Komponenten & Messtechnik GmbH): Bauteilsauberkeit – aktuelle Herausforderungen in der Prozesskette 4. Felix Schricker (Fraunhofer IVV Dresden): Lernfabrik Industrielle Bauteilreinigung - Entwicklung eines Test- & Schulungszentrums 5. Vico Seifert (Fraunhofer IVV Dresden): Lernfabrik Industrielle Bauteilreinigung - Angewandte F&E am Beispiel einer inlinefähigen Detektion lackbenetzungsstörender Substanzen

Die qualitätsgerechte, ressourcenschonende und effiziente Bauteilreinigung hat sich zu einem wichtigen Bestandteil der Produktion herausgebildet und ist zu einer qualitätsbestimmenden Schlüsseltechnologie für hochwertige Produkte geworden. Die Entwicklung neuer Prozessführungsstrategien, der Einsatz modernster Systeme bei der Überwachung des Reinigungserfolgs und der Prozessqualität sowie die Durchdringung mit Technologien der Digitalisierung sind wichtige Schwerpunkte für zukünftige und durchgängig qualitätsgesteuerte Reinigungstechnologien. Als Forum zum Erfahrungsaustausch und zur Diskussion neuer Ideen und Projekte zu diesen Themen - von der Digitalisierung von Prozessen über die intelligente Prozessführung mit innovativen Methoden bis zur Analyse von Qualitätsproblemen – veranstalteten das Fraunhofer IVV Dresden und die Wirtschaftsförderung Sachsen GmbH (WFS) am 14. März 2019 die 2. Projektwerkstatt Industrielle Bauteilreinigung. Zur Vorbereitung der 2. Projektwerkstatt wurde eine Umfrage durchgeführt. In kurzen Fachvorträgen vermittelten Experten aus Forschung und Praxis einen Überblick über die neuesten Erkenntnisse und Zukunftstrends. Im anschließenden Workshop tauschten die 33 Teilnehmer von insgesamt 22 Unternehmen und Forschungseinrichtungen ihre Erfahrungen zu den Themen Grenzen aktueller Reinigungsverfahren, Industrielle Standards der Bauteilreinigung, Bedarfsgerechte Digitalisierung von Reinigungsprozessen und Effizienzsteigerung mittels intelligenter Bauteiltrocknung aus. Im Zuge des offenen Erfahrungsaustausches wurden gemeinsam vielversprechende Zielstellungen und Lösungsansätze für öffentlich geförderte Forschungsvorhaben und bilaterale Industrieprojekte erarbeitet. Auf gleiche Weise entstanden bereits aus der Projektwerkstatt 2018 heraus konkrete Ansätze für Projekte. Diese thematisieren die Digitalisierung von Reinigungsprozessen im Kontext ganzer Fertigungsketten sowie die Entwicklung einer Systemlösung zur Inlinedetektion nicht-fluoreszierender filmischer Verunreinigungen und werden in Kürze auf den Weg gebracht.:1. Prof. Dr. Katja Mannschreck (Hochschule Heilbronn): Stabile Bauteilsauberkeit in der Produktion 2. Dr. Michael Flämmich (VACOM Vakuum Komponenten & Messtechnik GmbH): Teilereinigungsprozesse fähig und beherrscht: Six-Sigma-Methoden in der Anwendung 3. Dr. Thomas Dreyer (Weber Ultrasonics AG): Ultraschallreinigung als qualitätsrelevanter Prozess - Grundlagen und Parameterbestimmung 4. Markus Windisch (Fraunhofer IVV Dresden): Digitalisierung in der Bauteilreinigung: Chancen für die Qualitätssicherung 5. Dr. Uwe Lienig (Wirtschaftsförderung Sachsen GmbH): Innovationsprozesse in KMU unterstützen – Projektwerkstatt und Fördermöglichkeiten

Mining will remain indispensable for the foreseeable future. For millennia, our society has been exploring and exploiting mineral deposits. Consequently, most of the easily exploitable high-grade deposits, which were of primary interest given their obvious technical and economic advantages, have already been depleted. For the future, the mining sector will have to efficiently produce metals and minerals from low-grade orebodies with complex mineralogical and microstructural properties -- these are generally referred to as complex orebodies. The exploitation of such complex orebodies carries significant technical risks. However, these risks may be reduced by applying modelling tools that are reliable and robust. In a broad sense, modelling techniques are already applied to estimate the resources and reserves contained in a deposit, and to evaluate the potential recovery (i.e., behaviour in comminution and separation processes) of these materials. This thesis focusses on the modelling of recovery processes, more specifically mineral separation processes, suited to complex ores. Despite recent developments in the fields of process mineralogy and geometallurgy, current mineral separation modelling methods do not fully incorporate the available information on ore complexity. While it is well known that the mineralogical and microstructural properties of individual particles control their process behaviour, currently widely applied modelling methods consider only distributions of bulk particle properties, which oftentimes require much simplification of the particle data available. Moreover, many of the methods used in industrial plant design and process modelling are based on the chemical composition of the samples, which is only a proxy for the mineralogical composition of the ores. A modelling method for mineral separation processes suited to complex ores should be particle-based, taking into consideration all quantifiable particle properties, and capable of estimating uncertainties. Moreover, to achieve a method generalizable to diverse mineral separation units (e.g., magnetic separation or flotation) with minimal human bias, strategies to independently weight the importance of different particle properties for the process(es) under investigation should be incorporated. This dissertation introduces a novel particle-based separation modelling method which fulfills these requirements. The core of the method consists of a least absolute shrinkage and selection operator-regularized (multinomial) logistic regression model trained with a balanced particle dataset. The required particle data are collected with scanning electron microscopy-based automated mineralogy systems. Ultimately, the method can quantify the recovery probability of individual particles, with minimal human input, considering the joint influence of particle shape, size, and modal and surface compositions, for any separation process. Three different case studies were modelled successfully using this new method, without the need for case-specific modifications: 1) the industrial recovery of pyrochlore from a carbonatite deposit with three froth flotation and one magnetic separation units, 2) the laboratory-scale magnetic separation of a complex skarn ore, and 3) the laboratory-scale separation of apatite from a sedimentary ore rich in carbonate minerals by flotation. Moreover, the generalization potential of the method was tested by predicting the process outcome of samples which had not been used in the model training phase, but came from the same geometallurgical domain of a specific ore deposit. In each of these cases, the method obtained high predictive accuracy. In addition to its predictive power, the new particle-based separation modelling method provides detailed insights into the influence of specific particle properties on processing behaviour. To name a couple, the influence of size on the recovery of different carbonate minerals by flotation in an industrial operation; and a comparison to traditional methodologies demonstrated the limitation of only considering particle liberation in process mineralogy studies -- the associated minerals should be evaluated, too. Finally, the potential application of the method to minimize the volume of test work required in metallurgical tests was showcased with a complex ore. The approach developed here provides a foundation for future developments, which can be used to optimize mineral separation processes based on particle properties. The opportunity exists to develop a similar approach to model the comminution of single particles and ultimately allow for the full prediction of the recovery potential of complex ores.:1 Introduction 1 1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 1.2 Objectives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 State-of-the-art in particle-based separation models . . . . . . . . . . . 11 1.4 Moving forward . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.1 Particle data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.4.2 Mathematical tools required for the particle-based separation model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4.3 Workflow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.5 Structure of the thesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2 The method and its application to industrial operations 23 2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.1.1 Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.2 Methodology . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.1 Assumptions and limitations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 2.2.2 Data structure and required pre-treatment . . . . . . . . . . . . 27 2.2.3 Algorithm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2.3 Demonstration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.1 Artificial test cases . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 2.3.2 Real case study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.4 Discussion and final considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3 The robustness of the method towards compositional variations of new feed samples 45 3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46 3.2 Generalization potential of current Particle-based Separation Model (PSM) methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.3 Case study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.1 Samples . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51 3.3.2 Dry magnetic separation tests . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.3 Sample characterization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.3.4 Particle-based separation models . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.4 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.5 Discussion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.6 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 4 Flotation kinetics of individual particles 67 4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 4.2 Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 4.2.1 Data collection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 4.2.2 Cumulative recovery probability . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.2.3 Particle-based kinetic flotation model . . . . . . . . . . . . . . . 74 4.3 Demonstration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.1 Materials and methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 4.3.2 Results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 4.4 Discussion and final thoughts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 5 Conclusions and outlook 85 5.1 Conclusions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 5.2 Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 Bibliography 89

Zu den wenigen Methoden, die sich für eine prozessnahe Charakterisierung von dispersen Stoffsystemen bezüglich der Partikelgrößenverteilung eignen, zählt die Schalldämpfungsspektroskopie. Dennoch ist ihr Einsatz in der industriellen Praxis auf einen überschaubaren Bereich an Messaufgaben und Stoffsystemen beschränkt. Insbesondere findet sie kaum Einsatz für die Partikelgrößenanalyse von submikronen Emulsionen. Die vorliegende Arbeit macht es sich deshalb zum Ziel, ausgehend von grundsätzlichen Überlegungen die Eignung der Schalldämpfungsspektroskopie zur prozessnahen Charakterisierung des Dispersitätszustandes von submikronen Emulsionen zu bewerten und zu verbessern. Schwerpunkte der Arbeit sind die modellhafte Beschreibung des Schalldämpfungsverhaltens von hoch konzentrierten Partikelsystemen im Submikrometerbereich, die Abschätzung des Einflusses von Emulgatoren auf die Schalldämpfung, die Erkennbarkeit von Einzelheiten der Partikelgrößenverteilung, die Sensitivität berechneter Partikelgrößenverteilungen bezüglich der Partikelkonzentration und der verschiedenen Stoffeigenschaften sowie die Auswertung von Schalldämpfungsspektren bei Unkenntnis dieser Modellparameter. Die angesprochenen Aspekte werden am Beispiel typischer Charakterisierungsaufgaben diskutiert. / The ultrasonic spectroscopy is one of few measurement methods applicable to the online characterization of disperse systems with regard to particle size distribution. However, its application in industrial practise is restricted to a rather low number of measurement tasks and material systems. In particular it is hardly used for the particle size analysis of submicron emulsions. This thesis therefore aims to the evaluation of the ultrasonic spectroscopy regarding its applicability to the online characterization of submicron emulsions. Main issues of the thesis are the modelling of sound attenuation in dense particle systems, the estimation on the influence that surfactant layers exert on sound attenuation, the resolution at which size distribution can be measured, the sensitivity of calculated size distributions to model parameters (particle concentration and material properties) and the analysis of measured attenuation spectra by unknown model parameters. The meanining of these issues are illustrated for typical characterization tasks.

Gegenstand dieser Arbeit war das Stabilitätsverhalten von binären kolloidalen Suspensionen mit hohen Feststoffkonzentrationen (z. B. keramische Suspensionen). Dabei wurde die Stabilität mit Hilfe des Sedimentationsverhaltens bewertet und mit dem Grenzflächenzustand korreliert, der als effektives Zetapotenzial erfasst wurde. Die Untersuchungen erfolgten an drei Oxiden mit unterschiedlichen physiko-chemischen Eigenschaften, wobei die Suspensionszusammensetzung und der pH-Wert über weite Bereiche variiert wurden. Ein wesentliches Ergebnis dieser Arbeit besteht im Nachweis, dass die Löslichkeit der einzelnen partikulären Komponenten in den binären Suspensionen zu einer gegenseitigen Beeinflussung der Grenzflächeneigenschaften führt und dadurch das Stabilitätsverhalten des gesamten Systems maßgeblich bestimmt. Von Relevanz ist zudem das Mischungsverhältnis, von dem zum einen das Löse- und Adsorptionsverhalten und zum anderen die Morphologie von Heteroaggregaten abhängt und das auf diese Weise auch für das makroskopische Verhalten entscheidend ist. Die Arbeit zeigt deutlich, dass das Reich der Kolloide neben universellen Mechanismen von stoffspezifischen Phänomenen beherrscht wird. Daraus folgt, dass eine allumfassende Behandlung der Stabilität nicht möglich ist. Vielmehr kann nur an Beispielen demonstriert werden, welche Art von Phänomenen auftreten und wie sie genutzt oder vermieden werden können.

This paper describes the modelling of bubbly flow in a bubble column considering non-drag forces, polydispersity and bubble induced turbulence using the Eulerian two-fluid approach. The set of used closure models describing the momentum exchange between the phases was chosen on basis of broad experiences in modelling bubbly flows at the Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf. Polydispersity is modeled using the inhomogeneous multiple size group (iMUSIG) model, which was developed by ANSYS/CFX and Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf. Through the importance of a comprehensive turbulence modeling for coalescence and break-up models, bubble induced turbulence models are investigated. A baseline has been used which was chosen on the basis of our previous work without any adjustments. Several variants taken from the literature are shown for comparison. Transient CFD simulations are compared with the experimental measurements and Large Eddy Simulations of Akbar et al. (2012).

Major accidents in the process industries occurred mostly as an outcome of multiple failures in different safety barriers and their interrelation with unsafe acts by frontline operators. This has become the reason why safety analyses in terms of plant technical aspects cannot be performed independently from analysing human response to the changing technology. Unsafe acts and errors by operators must be seen as a symptom of system insufficiencies and underlying problems, rather than as the cause of an accident. With this paradigm, the need to optimally configure the system and the whole working condition to understand human’s limitation and requirements becomes very evident. It is too naive to desire that human operators make zero error by asking them to change their behaviour and to perfectly adapt to the system. Human Factors (HF) attempts to cope with the need to understand the interrelation between human operators, the technology they are working with and the management system, with the aim to increase safety and efficiency. In achieving this goal, HF must be incorporated into the whole plant lifecycle, from the earliest design stage to plant operation and modifications. Moreover, HF analysis must comprise all kinds of operators’ activities and responsibilities in operating process plants, which can include manual works in field and supervisory control conducted remotely from a control centre/room. This work has developed techniques that provide systematic way to incorporate HF into process plant lifecycle. The new HF analysis technique, PITOPA-Design, in a combination with the classic PITOPA, is applicable for an implementation during design and operation of a plant. With the awareness that safety analysis and HF cannot be performed separately, an interconnection with HAZOPs is made possible by means of this new technique. Moreover, to provide a systematic analysis of operators’ work in control room, an additional technique, the PITOPA-CR was also developed. This HF technique can as well be integrated into a general HF analysis both during design phase and plant operation. In addition to it, results coming from PITOPA-CR will provide information required to optimally configure control and alarm system, as well as the whole alarm management system to better understand the limitation and requirements of control room operators. The structure of the development can be described as follows: i) Development of HAZOPA (the Hazards and Operator Actions Analysis), which provides the interconnection between HF analysis and HAZOPs, ii) Development of PITOPA-Design, a technique to incorporate HF consideration into design phase, which is differentiated into 3 stages to comprise the conceptual design, the basic engineering and the detail engineering phase, iii) Development of PITOPA-CR, a technique for HF analysis in control room, iv) Integration of PITOPA-CR into alarm management system, development of a technique for alarm prioritization. / Schwere Unfälle in der Prozessindustrie erfolgen meist aus einem Zusammenspiel mehrerer verschiedener Fehler und der gleichzeitigen Wechselwirkung mit falschem menschlichem Handeln. Dabei sind diese Fehlhandlungen nicht als Unfallursache anzusehen, sondern sie resultieren aus Fehlern, die in dem System selbst zu finden sind. Aus diesem Grund kann bei der Sicherheitsanalyse die technische Analyse nicht unabhängig von der Betrachtung des Human Factors (HF) durchgeführt werden. Um eine Reduzierung der Fehlhandlungen zu erreichen, müssen das Anlagendesign, die Bedienbarkeit und die Arbeitsumgebung an die menschlichen Fähigkeiten angepasst werden. Human Factors (HF) betrachtet die Interaktion zwischen menschlichen, technischen und organisatorischen Aspekten einer Anlage, mit dem Ziel die Sicherheit und Effektivität der Anlage zu optimieren. Dafür ist eine Einbindung von HF in den gesamten Lebenszyklus einer Anlage notwendig. So müssen HF- Analysen nicht nur während des Betriebs einer Anlage und bei Prozessmodifikationen durchgeführt werden, sondern auch während des gesamten Design- Prozesses, da gerade in den frühen Design-Phasen das Optimierungspotential besonders hoch ist. Eine solche Analysemethode muss alle Aufgaben eines Operators erfassen, so dass zwischen manueller Arbeit und der Arbeit in der Leitwarte unterschieden werden muss. In dieser Arbeit wurden Analysentechniken entwickelt, die einen systematischen Ansatz zur Berücksichtigung des HF über den gesamten Lebenszyklus einer verfahrenstechnischen Anlage darstellen. Mit Hilfe der neuen Analysemethode, PITOPA-Design, können Untersuchungen sowohl während der Designphase als auch während des Betriebs einer Anlage durchgeführt werden. Da solche HF-Analyse immer in Verbindung mit einer klassischen Sicherheitsanalyse erfolgen muss, bindet die neue Methode die HAZOP-Analyse direkt ein. Darüber hinaus wurde ein weiterer Ansatz für die Analyse von Operatorhandlungen in einer Messwartenarbeit entwickelt. Diese neue Analysentechnik, PITOPA-CR, bildet die Grundlage für Verbesserungen im Alarmsystem und wird in das Alarmmanagementsystem eingebunden. Die Arbeit ist wie folgt strukturiert: i) Entwicklung von HAZOPA (the Hazards and Operator Actions Analysis). Diese Methode stellt die Einbindung der HF-Analyse in HAZOP dar. ii) Entwicklung von PITOPA-Design, zur HF-Analyse während des gesamten Designprozesses einer verfahrenstechnischen Anlage. Die Methode wurde in 3 Teile eingeteilt, um die drei Designsphasen Conceptual-, Basic-, und Detail-Design zu erfassen. iii) Entwicklung von PITOPA-CR, zur HF-Analyse in der Messwarte. iv) Einbindung von PITOPA-CR in das Alarmmanagementsystem und Entwicklung einer Technik zur Alarmpriorisierung.